制约商务智能在制造业大规模应用的因素
商业智能的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理,以保证数据的正确性,然后经过抽取(Extraction)、转换(Transformation)和装载(Load),即ETL过程,合并到一个企业级的数据仓库里,从而得到企业数据的一个全局视图,在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具、OLAP工具等对其进行分析和处理(这时信息变为辅助决策的知识),最后将知识呈现给管理者,为管理者的决策过程提供支持。
一、国内市场
目前,国内商务智能(BI)的竞争者主要分为三类:国外厂商、国内厂商、外围厂商。
1、国外厂商:加速并购,完善产品
近几年,国际商务智能(BI)厂商加速了完善自身产品线的进程,表现为近几年商务智能(BI)领域的并购越来越热,新解决方案的不断推出。
对于国内市场,这些国际巨头已经认识到其潜力巨大,在过去的几年里,已经有很多国际巨头进入中国,成立办事处和研发中心,加强了国内市场的投入:
SAS、Brio很早就进入中国,开始攻城掠地。
Cognos由国家信息中心的北京优信佳公司作为其总代理,在国内销售、实施其产品,2006年7 月18 日,Cognos 公司宣布在中国发布Cognos 8BI解决方案(下称“Cognos8”)。
MicroStrategy在2003年11月6日宣布,通过其在大中国区的惟一总代理FirstBI公司代理销售其软件和服务,推广它的中文版产品,向中国企业提供数据分析软件。
Business Objects 在2003年底并购了 Crystal
之后,便紧锣密鼓地开始在中国市场布局。2004年1月在上海成立大中华区,紧接着推出了整合之前的过渡产品 Crystal Enterprise10
和Business Objects 6.5,2005年年初推出了两家产品整合后的 XI 平台。[page]
2、国内厂商两手准备
几年前,国内厂商通过与国际商务智能(BI)厂商合作代理其产品,积累了在商务智能(BI)领域产品、实施方面的经验,而现在多数国内厂商已有了自身独立的商务智能(BI)产品,虽然在功能上还需要不断完善,但已经迈出了坚实的一步。如在2003年Brio与金蝶达成战略合作伙伴关系,金蝶作为Brio的顶级代理商,把Brio
Performance Suite捆绑到金蝶的企业信息化整体解决方案中,在合作近1年后,金蝶通过OEM方式推出了自己的EPM产品。
面对国际商务智能(BI)巨头的竞争,国内厂商如金蝶、用友、创智等一方面同这些巨头建立良好的合作关系以维持发展,另一方面也在积极提升产品和解决方案的内在品质,向客户提供更完美的决策支持服务,争取与国外厂商一比高低。
3、外围厂商:渗透进入
外围的ERP等管理系统厂商显然不甘心看到众多专业BI厂商独自瓜分市场份额,于是他们首先在已有的ERP、SCM、CRM等客户上做文章,在ERP等产品上推出了集成的BI产品,在市场推广上也着重强调其系统的完整性与集成性,这让其产品在销售上取得了一定程度的优势。如SAP推出了其商务智能(BI)的产品SAP BW,重点强调SAP BW系统与R/3 ERP系统的完整性与集成性的优势。
同时,笔者预计,在未来的几年内,将会有为数不少的企业会进入这个市场,这个市场的竞争也将更加激烈。
二、国内制造业BI的应用
虽说几乎每个中国的企业都需要商务智能,但目前国内的应用主要集中在金融服务业(如银行、保险等)、电信业、航空业等资金充足、信息化起步较早、迫切需要数据分析的行业(这也是目前国内BI厂商关注的重点行业),国内的制造业企业在信息化建设方面起步较晚,而商务智能(BI)真正发挥其作用是需要底层的数据作为支撑的,否则就是“无源之水”,企业只有在应用ERP、CRM、SCM等系统3年以后,数据积累到一定程度以后,才会选择使用商务智能(BI)系统,商务智能(BI)系统在这时候也才会显现其价值。笔者认为制约商务智能(BI)在国内大规模应用的条件主要有:
1、目前,国产的商务智能(BI)系统在功能上还很不完善,与国外软件相比有较大的差距。而国外软件在价格上普遍较高。
2、国内的成熟、专业的商务智能(BI)实施顾问较少。
3、销售渠道的建立。目前,多数商务智能(BI)厂商是通过分公司或办事处来销售的,而未来国内制造业企业多数需要本地化服务,这种模式必将改变,但商务智能(BI)的销售、服务要求代理商要有很强的能力,如何选择、培养、发展这些代理商将是国内商务智能(BI)厂商面临的一个问题。
4、商务智能(BI)系统最昂贵的地方不是平台,而是模型,但目前由于国内市场应用BI的企业并不多,应用深入的更少,应用基础也比较薄弱,即使拿来国外先进的商业模型也不一定运转起来,所以尽快建立各种适合国内企业特色的模型是各商务智能(BI)厂商未来要投入大力解决的。
商务智能(BI)要想在国内制造业中大规模的普及,必须要解决好以上问题。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14